L'apprentissage automatique (ML) est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA), qui pilote les technologies commerciales de la nouvelle ère et transforme tous les secteurs. L'apprentissage automatique est l'étude des algorithmes mathématiques qui confèrent aux machines la capacité d'auto-apprentissage à travers les données et l'expérience et de s'améliorer au fil du temps pour offrir de meilleurs résultats. Vous utilisez le ML depuis longtemps maintenant, même sans vous en rendre compte. Oui, vous accédez à des e-mails, qui sont automatiquement classés comme spam, forums, publicités, etc. et les recherches Web que vous effectuez deviennent de plus en plus pertinentes et axées sur les objectifs sont le résultat de l'apprentissage automatique en action.
Ici, je vais discuter de divers algorithmes de ML qui sont exploités dans tous les secteurs pour stimuler la croissance et l'efficacité à grande échelle. Si vous êtes enthousiaste à l'idée d'apprendre le ML, jetez un œil à ceci
Cours d'IA ML
, un diplôme d'études supérieures par NIT Warangal. Avant cela, discutons un peu plus du contexte de ces algorithmes.
Table des matières
Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?
Certains des modèles d'analyse prédictive les plus populaires :
Quels sont certains des algorithmes de ML populaires pour prédire les tendances futures ?
Conclusion:
Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?
L'analyse prédictive est largement utilisée par diverses organisations à travers le monde pour prédire les tendances et les événements futurs à l'aide de données historiques à l'aide d'algorithmes de ML. Alors que l'analyse descriptive et diagnostique repose sur ce qui s'est passé ? Comment est-ce arrivé? Tandis que les analyses prédictives et prescriptives se concentrent sur ce qui doit encore se produire.
Certains des modèles d'analyse prédictive les plus populaires :
Modèle de cluster
Modèle de classification
Modèle de valeurs aberrantes
La modélisation de cluster sépare les utilisateurs sur leurs comportements et traits partagés en groupes et en sous-groupes supplémentaires ou groupes imbriqués.
La modélisation de
la classification est simple et répond à une question Oui/Non en guise de réponse. Il apprend à partir des données historiques, puis classe les données pour vous aider à répondre à la question. En raison de sa simplicité, il existe dans diverses industries.Les modèles de valeurs aberrantes sont utilisés lorsque nous devons détecter automatiquement l'entrée frauduleuse.
Quels sont certains des algorithmes de ML populaires pour prédire les tendances futures ?
Il existe de nombreux algorithmes de ML populaires qui prédisent les tendances futures. Et ils sont:
Forêt aléatoire
Machine à gradient amélioré (GBM)
Modèle linéaire généralisé (GLM)
Random Forest est l'algorithme de classification ML le plus célèbre qui existe aujourd'hui. Son nom est dérivé de la forêt naturelle, car il utilise des arbres ou des arbres de décision pour trouver la sortie précise. Plus il y a d'arbres, plus la précision sera grande. Il limite le surapprentissage et vote sur la meilleure solution à partir d'échantillons de données de tous les arbres de décision. Regarde ça
Tutoriel d'apprentissage automatique
pour mieux comprendre les algorithmes de ML.
Gradient Boosted Machine (GBM) est utilisé pour construire des modèles de prédiction, en utilisant des arbres de décision, tout comme dans Random Forest. Mais ici, dans GBM, un arbre est construit à la fois et prend en compte la précision et les erreurs de l'arbre précédemment formé, contrairement à Random Forest.
Le modèle linéaire généralisé (GLM) regroupe tous les modèles de régression tels que le modèle linéaire classique, les modèles de comptage de données et les modèles de survie sur une seule plate-forme. Les GLM sont similaires aux modèles de régression linéaire classique.
Conclusion:
Les meilleurs modèles prédictifs et algorithmes d'apprentissage automatique dépendent des cas d'utilisation commerciaux individuels et de certains facteurs tels que la précision, la vitesse, l'agilité et la fiabilité dont ils ont besoin pour fonctionner correctement.
